L’algoritmo della vita collettiva

Quando la ricerca nell’Intelligenza artificiale allarga il suo spettro, incontra le scienze della complessità e rivolge i suoi sforzi verso lo studio delle forme di intelligenza caratteristiche dell’auto-organizzazione collettiva, si aprono nuove frontiere d’indagine di fenomeni naturali, sociali e artificiali. In quest’ottica il dialogo cross-disciplinare si fa urgente: dall’ergonomia urbana allo studio delle metastasi, le similarità fenomeniche e dinamiche di tali sistemi complessi costringono a nuove forme di collaborazione, per creare piattaforme di “sapere computazionale” condivise.

Come fanno i tumori solidi a trasformarsi da masse cellulari localizzate e compatte in tessuti altamente dinamici in grado di colonizzare tessuti distanti? Questa è la grande sfida che la ricerca oncologica affronta nel tentativo di combattere e prevenire lo sviluppo delle metastasi. La stragrande maggioranza dei tumori ha origine da tessuti epiteliali. Questi tumori hanno imparato a sfruttare l’intrinseca natura collettiva dell’epitelio per organizzarsi in squadroni di cellule nel viaggio mortifero che li porterà a colonizzare organi distanti. Di fatto le cellule metastatiche sono smart materials, che si comportano come folle in movimento in grado di adattarsi agli spazi ristretti in cui sono costretti a viaggiare. Lo fanno acquisendo proprietà liquide, che permettono la formazione di vortici multicellulari e correnti direzionali, come quelle di una folla costretta a passare per i tornelli di uno stadio. Altre volte identificano un leader che ha imparato a convertire l’energia biochimica in forze per muoversi, e nel farlo trascina i suoi seguaci. E come in un plotone di ciclisti, il leader che ha esaurito la propria forza viene rimpiazzato da un follower, in un dinamico scambio di ruoli. Fuor di metafora, questa fenomenologia di intelligenza collettiva è tipica anche dei nuovi approcci computazionali per lo studio e la simulazione del comportamento dinamico di folle e pedoni, a supporto di nuovi modi di gestire e fruire la città, oltre a fornire strumenti di crowd management per assicurare sicurezza e salvaguardia in tutte le occasioni di aggregazione sociale (dallo sport ai concerti, fino alla gestione delle emergenze). L’applicazione a queste forme di servizio di Ai sia per la simulazione del comportamento collettivo, sia per l’analisi delle informazioni provenienti dalle tecnologie dei social media è la nuova frontiera della ricerca in questo settore. Anche in questo caso (dal micro delle cellule tumorali al macro di fenomeni sociali collettivi), l'emergere di comportamenti non precostituiti che rispondono a leggi di auto-organizzazione intelligente non è riconducibile a un unico, monolitico algoritmo di controllo, ma alle capacità di interazione e coordinamento di singoli elementi costituenti. Una ricerca d’avanguardia riguarda lo studio dell’interazione tra flussi di pedoni e flotte di veicoli autonomi, per la creazione di scenari armonici e inclusivi nelle città del futuro. Tutto ciò richiede lo sviluppo di nuovi modelli di calcolo (algoritmi) distribuito, integrati con tecnologie di osservazione, come la visione artificiale. È infatti impellente il monitoraggio in diretta di queste forme di motilità auto-organizzata, e sviluppo di sistemi di analisi in grado di integrare leggi fisiche, biochimiche o sociali che governano l'emergere dell’intelligenza collettiva.

*Università degli Studi Milano-Bicocca **Istituto Firc di Oncologia molecolare

e Università di Milano

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